TWI384888B - 明亮度調整法與明亮度調整模組 - Google Patents

Description

明亮度調整法與明亮度調整模組

本發明是有關於一種色彩補償技術，且特別是有關於一種考慮顯示器本身色彩特性的補償技術。

在高度科技化的現今社會中，電子產品已逐漸融入人們的居家生活，從提供娛樂的電視、遊戲機，到工作上使用的電腦，在顯示人們在日常生活上對電子產品的依賴性。其中，無論是為了工作上的需求，或是生活上的娛樂，電視、投影機、液晶顯示器等顯示裝置皆是不可或缺的電子產品。

由於不同的顯示裝置實際上能夠顯示的色彩種類不同，因此，在色彩影像的技術領域中，色域(gamut)這個名詞係指一個彩色影像裝置實際上能夠表現出之色彩種類的多寡。因此，不同顯示裝置均具有其獨特之色域範圍。

為了使得色彩性能較差的顯示裝置也能夠顯示出不錯的色彩鮮豔度，在傳統的作法中，通常使用額外的硬體設備(例如色彩增艷晶片或色彩校正器等等)來提高顯示卡或顯示晶片的輸出視訊的色彩鮮豔度，因而使得產品的硬體成本增加。若在不增加硬體成本的狀況下，傳統的作法則是利用電腦中的中央處理器來執行色彩增艷軟體，卻又加重中央處理器的負擔。除此之外，傳統的作法並未考慮顯示裝置本身的色彩特性或色域範圍，因此，顯示卡或顯示 晶片的輸出視訊在顯示裝置顯示時，實際上並未能夠完整顯示出色彩增艷的效果。

另外，為了讓使用者有較為舒適的視覺享受，通常顯示晶片或顯示卡均有內建調校功能，讓使用者可根據所需來調整其顯示狀態，包括畫面明亮度(luminance)、飽和度(saturation degree)或色溫(color temperature)等等。以顯示卡為例，通常會搭配一應用程式，讓使用者可以透過此應用程式提供之調整介面，調整畫面的明亮度、飽和度或色溫等等。

在顯示卡或顯示晶片的內部，使用者所設定的明亮度、飽和度或色溫等等將用以設定到一伽馬斜坡(Gamma Ramps)。顯示卡或顯示晶片將利用此伽馬斜坡調整最後輸出給顯示裝置的視訊資料。然而，上述伽馬斜坡具有每一個輸入對應至輸出的關係，因而當使用者在透過調整介面輸入所需的明亮度、飽和度或色溫時，上述伽馬斜坡中輸入對應至輸出的關係必須要重新計算，因此，當使用者調整畫面的過程中，若電腦或顯示卡等等運算過慢時，將容易發生畫面延遲或閃爍等狀況。

本發明提供一種明亮度調整法與調整模組，用以利用亮度調整倍率，以調整輸入訊號的亮度。

本發明提供一種明亮度調整法，包括：提供一伽馬參數；接收一灰階輸入訊號；以伽馬參數對該灰階輸入訊號進行一次方運算，並得到一第一亮度調整倍率；以及，利 用第一亮度調整倍率，調整灰階輸入訊號，以得到一灰階輸出訊號。

在本發明之一實施例中，上述灰階輸入訊號屬於一色彩空間，色彩空間具有多個座標方向，灰階輸入訊號在色彩空間的每一座標方向中分為多個灰階，上述明亮度調整法更包括：找出在座標方向中每一灰階對應的最大值，以組成一最大灰階向量。

在本發明之一實施例中，上述灰階的個數表示L ，最大灰階向量表示為，伽馬參數表示為Gamma ，其中以伽馬參數對灰階輸入訊號進行次方運算，並得到第一亮度調整倍率的步驟包括：計算最大灰階向量 V _max 中每一元素的伽馬參數Gamma 次方，得到一指數灰階向量，表示為，其值為；將指數灰階向量中的元素分別除以最大灰階向量 V _max 中對應的元素，以得到第一亮度調整倍率，表示為 M ，

在本發明之一實施例中，上述利用第一亮度調整倍率調整灰階輸入訊號的步驟之前，更包括：提供一比例參數，表示為Strength ；以及，利用比例參數Strength ，將第一亮度調整倍率 M 調整為一第二亮度調整倍率，其中第二亮度調整倍率表示為 α ，其值為 α ＝(1－Strength )＋ M ×Strength 。

在本發明之一實施例中，上述明亮度調整法，更包括：透過一調整介面，得到比例參數Strength ，其中比例參數Strength 之值介於0~1之間。

在本發明之一實施例中，上述色彩空間的座標方向至少包括一R 座標方向，灰階輸入訊號在R 座標方向的灰階之值的集合表示為{R _{in _0} ,R _{in _1} ,...,R _{in _L －1} }，而第二亮度調整倍率 α 中的元素表示為 α ＝[α ₀ α ₁ ...α _{L －1} ]，上述利用第一亮度調整倍率，調整灰階輸入訊號，以得到一灰階輸出訊號的步驟包括：將第二亮度調整倍率 α 中的元素分別乘以灰階輸入訊號在R 座標方向對應的灰階之值，以得到灰階輸出訊號在R 座標方向對應的該些灰階之值，其中灰階輸出訊號在R 座標方向對應的灰階之值的集合表示之值{R _{out _0} ,R _{out _1} ,...,R _{out _L －1} }，其值分別為R _{out _0} ＝α ₀ ×R _{in _0} 、R _{out _1} ＝α ₁ ×R _{in _1} 、…、R _{out _L －1} ＝α _{L －1} ×R _{in _L －1} 。

在本發明之一實施例中，上述灰階的個數表示L ，最大灰階向量表示為，上述組成最大灰階向量的步驟包括：找出最大灰階向量中的元素內的一最大值，以最大值作為一標準化參數S ；將最大灰階向量中的元素除以標準化參數S ，使最大灰階向量標準化為。

在本發明之一實施例中，上述明亮度調整法，更包括：透過一調整介面，得到該伽馬參數。

本發明提供一種明亮度調整模組，接收一灰階輸入訊號，用以透過一伽馬參數，調整灰階輸入訊號的明亮度， 其特徵在於：以伽馬參數對灰階輸入訊號進行一次方運算，以得到一第一亮度調整倍率，並利用第一亮度調整倍率，調整灰階輸入訊號，以得到一灰階輸出訊號。

本發明將所接收的輸入訊號與伽馬參數進行次方運算得到一亮度調整倍率，以調整輸入訊號的亮度。

為讓本發明之上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下。

圖1繪示為本發明實施例中的色彩調整系統方塊圖。請參考圖1，色彩調整系統100包括色彩分佈調整模組110、明亮度調整模組120、飽和度調整模組130與處理模組140。本發明實施例為了得到良好的色彩調整結果，本實施例運用一色彩測試樣本(Test Pattern)，經由色彩分佈調整模組110調整色彩測試樣本的色彩分佈與色溫，再透過明亮度調整模組120調整色彩測試樣本的明亮度，並經由飽和度調整模組130調整色彩測試樣本的飽和度。最後，處理模組140利用調整後的色彩測試樣本，運算得到伽馬斜坡(Gamma Ramps)。

然而，本領域具通常知識者應當知道，上述調整的流程中，色彩分佈調整裝置110、明亮度調整模組120與飽和度調整模組130並沒有一定的順序，並且，系統只需調整部分的色彩特性時，系統只需選擇色彩分佈調整裝置110、明亮度調整模組120與飽和度調整模組130其中之一或其中之二。

圖2繪示為色彩調整系統100中之色彩分佈調整模組110的方塊圖。請參考圖2，色彩分佈調整模組110包括接收模組210與轉換模組220。其中，轉換模組220又包括目標顯示器之模型單元222、轉換單元224與目前顯示器之模型單元226。在本實施例中，色彩分佈調整模組110例如操作一色彩分佈調整法，其流程如圖3所示，以下搭配本實施例之色彩分佈調整法，來說明本實施例如何調整色彩分佈與色溫。

請參考圖2與圖3，首先，接收模組210接收色彩測試樣本(步驟S310)，而色彩測試樣本可以是由電腦或顯示卡隨機產生，也可以是預先儲存於電腦當中。在此為了方便說明本實施例，以下接收的色彩測試樣本表示為，假設此色彩測試樣本屬於R－G－B色彩空間，而分別對於RGB三個座標方向，色彩測試樣本分別包含有L 個灰階，色彩測試樣本以矩陣方式可表示為，在本實施例中，L 值例如為256。為了使以下數學式明確，當表達的數學符號為矩陣時，符號加入雙底線，如。當表達的數學符號為向量時，符號加入單底線。當表達的數學符號為純量時，符號將不會加入底線。

接著，目標顯示器之模型單元220利用一目標顯示器之模型將色彩測試樣本轉換至X－Y－Z色彩空間(步驟 S320)，使得色彩測試樣本分佈於一第一色域，此第一色域例如為目標顯示器色彩分佈之色域。換句話說，經過目標顯示器之模型單元220轉換後的色彩測試樣本分佈於X－Y－Z色彩空間中之目標顯示器色彩的色域。在本實施例中，目標顯示器例如為一個色彩性能較好的顯示器，而目標顯示器之模型例如為一N ×N 之矩陣，表示為，其中N 為色彩空間的維度，在本實施例中，N 值例如為3。而經由目標顯示器之模型單元222轉換後的色彩測試樣本表示為，其值為。

接下來，轉換單元224將轉換後的色彩測試樣本透過一轉換模型將轉換至X－Y－Z色彩空間中之一第二色域(步驟S330)，此第二色域例如為目前顯示器色彩分佈之色域，而目前顯示器為目前所驅動之顯示器。其中，步驟S330又包括多個子步驟，如圖4所示。

請參考圖4，首先，分別找出色域中之第一與第二參考點(步驟S410)。其中，第一參考點例如為第一色域中之白點(white point)，並在X－Y－Z色彩空間中表示為(T_WP_x ,T_WP_Y ,T_WP_z )，第二參考點例如為第二色域中之白點，並在X－Y－Z色彩空間中表示為(C_WP_x ,C_WP_Y ,C_WP_z )。接著，透過一調整介面，得到一色溫參數(簡稱Temp)(步驟S420)，其中，此調整介面例如為使用者的一操作介面，而使用者可以透過此操作介面調整想要的色溫(color temperature)。接著，利用此色溫參數Temp，找出一第三色域中的一第三參考點。其中，第三色域例如為使用者所 想要的色彩分佈，而第三參考點例如為第三色域中的白點，並在X－Y－Z色彩空間中表示為(U_WP_x ,U_WP_Y ,U_WP_z )。另外，第一及第二及第三色域中的一環境光源參考點例如為D50白點，並在X－Y－Z色彩空間之位置表示為(D_WP_x ,D_WP_Y ,D_WP_z )。

接下來，利用第一、第二與第三參考點於第一色彩空間之位置，計算出一轉換模型(步驟S430)。在本實施例中，此轉換模型在數學上例如可表示為一矩陣，其值為 ，上式中K _α 例如為縮放係數，其值為，例如為對角矩陣，其值為，－1表示反矩陣運算，diag (．)表示對角線上元素依序由內部向量組成的對角矩陣，為一3×3之參考座標轉換矩陣。另外，由上述第(1)式的數學式可知，轉換模型例如為一3×3之矩陣。

在得到轉換模型之後，透過轉換模型將第一色域的色彩測試樣本轉換至第二色域(步驟S430)，使色彩測試樣本分佈於第二色域。其中，轉換至第二色域的色彩測試樣本表示為，其值為 上述第(1)與(2)式的數學式其物理意義為將第一色域的色彩測試樣本以第一參考點與第三參考點為基準，先轉換使用者想要的第三色域，再以第三參考點與第二參考點為基準，將第三色域的色彩測試樣本換至第二色域。

請回頭參考圖3，最後，目前顯示器的模型單元226將接收轉換至第二色域的色彩測試樣本，並利用目前顯示器之模型，將第二色域的色彩測試樣本轉換至R－G－B色彩空間(步驟S340)，使色彩測試樣本分佈於R－G－B色彩空間中之第二色域。

在本實施例中，目前顯示器例如為目前驅動的顯示器，而目前顯示器之模型例如為一N ×N 之矩陣，表示為，其中N 為色彩空間的維度，在本實施例中，N 值例如為3。而經由目前顯示器之模型單元226轉換後的色彩測試樣本表示為，其值為。而在本實施例中分佈於R－G－B色彩空間中第二色域的色彩測試樣本將被輸入至明亮度調整模組120。並由上述的數學表示方式可知，色彩測試樣本例如為一256×3的矩陣。

由上述色彩分佈調整模組的操作可知，在色域轉換的過程中，除了依據使用者所調整的色溫參數所得到的第三色域之外，也同時依據目前顯示器的第二色域，因此，本實施例在調整色彩特性的過程中，考慮了本身目前顯示器的特性，進而更能發揮調整之後，顯示器顯示畫面的色彩增艷效果。

請繼續參考圖1，本實施例中之明亮度調整模組120例如操作一明亮度調整法，其流程如圖5所示，以下便搭配本實施例之明亮度調整法，來說明本實施例如何調整色彩明亮度。首先，明亮度調整模組120接收一伽馬參數(步 驟S510)，而此伽馬參數例如為透過一調整介面所得。換句話說，此伽馬參數例如為可以讓使用者調整之參數。接著，明亮度調整模組120接收一灰階輸入訊號(步驟S520)，其中，此明亮度調整模組120例如為來自色彩分佈調整模組110轉換後的色彩測試樣本。

由上述色彩分佈調整模組110的操作可知，灰階輸入訊號屬於R－G－B色彩空間，且灰階輸入訊號對於RGB座標方向分別具有L 個灰階，而本實施例中，L 值例如為256。因此，灰階輸入訊號為一個256×3之矩陣，並可表示為。

接下來，在接收灰階輸入訊號之後，明亮度調整模組120將找出灰階輸入訊號中每一灰階對應的最大值，以組成一最大灰階向量(步驟S530)。由上述的數學表示方式可知，明亮度調整模組120將找出灰階輸入訊號中每一行上之元素的最大值。也就是說，上述最大灰階向量中的每一元素由中每一行上之元素的最大值所組成。在本實施例中，最大灰階向量例如表示為，而其中之元素值V _{max_0} ＝max{R _{in _0} ,G _{in _0} ,B _{in _0} }，V _{max_1} ＝max{R _{in _1} ,G _{in _1} ,B _{in _1} }，…，V _{max_255} ＝max{R _{in _255} ,G _{in _255} ,B _{in _255} }。而max{．}表示取最大值。

接下來，明亮度調整模組120對最大灰階向量 V _max 進行標準化(步驟S540)，使標準化之後的最大灰階向量 V _max 為。其中，S 為一標準化參數S ，其值為標準化之前最大灰階向量中的元素的最大值，換句話說，S ＝max{V _{max_0} ,V _{max_1} ,...,V _{max_255} }。由上述中之數學式可知，標準化後的最大灰階向量 V _max 中之各元素值皆介於0~1之間。為了方便說明本實施例，以下將標準化後的最大灰階向量 V _max 表示為。

接下來，明亮度調整模組120計算標準化後的最大灰階向量 V _max 中每一元素的伽馬參數之次方(步驟S550)，以得到指數灰階向量。其中，伽馬參數為步驟S510中所接收之參數，表示為Gamma 。指數灰階向量表示為，其值為。

接著，明亮度調整模組120將指數灰階向量中的各元素分別除以最大灰階向量 V _max 中對應的元素，以得到第一亮度調整倍率(步驟S560)。其中，第一亮度調整倍率表示為 M ，其值為

接下來，明亮度調整模組120利用一比例參數，將第一亮度調整倍率 M 調整為一第二亮度調整倍率(步驟S570)。其中比例參數為透過上述之調整介面所得之參數，表示為Strength ，其值介於0~1之間。第二亮度調整倍率表示為 α ＝[α ₀ α ₁ ...α ₂₅₅ ]，其值為 α ＝(1－Strength )＋ M ×Strength ，換句話說，第二亮度調整倍率 α 內的各元素，而i 為介於0~255的整數。

在本實施例中，上述比例參數Strength 用以讓使用者微調亮度之參數，來使得明亮度調整模組120所調整的亮度不僅受伽馬參數Gamma 所影響。換句話說，比例參數Strength 能夠縮小伽馬參數Gamma 對亮度的調整倍率。當Strength ＝1時，亮度調整倍率 M 與 α 將相同，而並未縮小伽馬參數Gamma 對亮度的調整倍率。而當Strength ＝0時，第二亮度調整倍率 α ＝0，而使得亮度完全不受伽馬參數Gamma 影響，也就是說，明亮度調整模組120將不會調整灰階輸入訊號的亮度。

最後，在得到第二亮度調整倍率 α 之後，明亮度調整模組120將第二亮度調整倍率 α 中的元素分別乘以灰階輸入訊號對應的灰階，以得到一灰階輸出訊號(步驟S580)。詳細地說，對於色彩空間中的R座標方向而言，灰階輸入訊號在R 座標方向的灰階之集合可表示為{R _{in _0} ,R _{in _1} ,...,R _{in _255} }。而灰階輸出訊號在R 座標方向的灰階之集合表示為{R _{out _0} ,R _{out _1} ,...,R _{out _255} }，其中R _{out _0} ＝α ₀ ×R _{in _0} 、R _{out _1} ＝α ₁ ×R _{in _1} 、…、R _{out _255} ＝α ₂₅₅ ×R _{in _255} 。同理，在步驟S580中也可得到灰階輸出訊號在G 與B 座標方向的灰階之集合，分別表示為{G _{out _0} ,G _{out _1} ,...,G _{out _255} }與{B _{out _0} ,B _{out _1} ,...,B _{out _255} }，其中G _{out _i} ＝α _i ×G _{in _i} ，B _{out _i} ＝α _i ×B _{in _i} ，i 為介於0~255的整數。而明亮度調整模組120將所計算出的灰階輸出訊號輸出至飽和度調整模組130。

請繼續參考圖1，本實施例中之飽和度模組130例如操作一飽和度調整法，其流程如圖6所示，以下便搭配本實施例之飽和度調整法，來說明本實施例如何調整色彩飽和度。首先，飽和度模組130接收色彩輸入訊號(步驟S610)。在本實施例中，飽和度調整模組130所接收之色彩輸入訊號例如為來自於明亮度調整模組120所輸出之灰階輸出訊號。因此，由上述明亮度調整模組120之操作可知，灰階輸出訊號包含RGB三個座標方向，並且對於每個座標方向皆有多個灰階(包括{R _{out _0} ,R _{out _1} ,...,R _{out _255} }、{G _{out _0} ,G _{out _1} ,...,G _{out _255} }與{B _{out _0} ,B _{out _1} ,...,B _{out _255} })。

由於本實施例中的飽和度調整模組130對座標方向中的每個灰階所進行的飽和度調整類似，因此，以下以R座標方向中的任意一個灰階為例，並以R _in 表示，換句話說，以下實施例假設色彩輸入訊號為R _in ，而飽和度調整模組130僅對色彩輸入訊號R _in 進行飽和度的調整。

接著，飽和度調整模組130將接收一飽和度參數(簡稱Sat )，並利用此飽和度參數，將一特殊函數調整為一調整函數(步驟S620)。其中，此特殊函數例如為一對一映成(one－to－one and onto)函數，表示為Y ＝F (X )。在此為了方便說明本實施例，此特殊函數例如為一雙曲函數(Hyperbolic Function)中的雙曲正切(Hyperbolic tangent)函數，表示為Y ＝tanh(X )，其函數圖形如圖7所示。上述飽和度參數Sat 例如為透過上述調整介面所得參數，讓使用者可以透過飽和度參數Sat 調整色彩的飽和度。

在上述步驟S620中，飽和度調整模組130將利用飽和度參數Sat ，來調整函數Y ＝tanh(X )的曲率(curvature)，而調整後的調整函數例如表示為Y ＝tanh[(S ₂ ×Sat ＋1)．X ]，其中S ₂ 例如為一預設參數。在此，若預設參數S ₂ 與飽和度參數Sat 的乘積為正數時，將使得調整函數的曲率大於原本的特殊函數，調整函數的函數圖形例如為圖8所示。

接下來，飽和度調整模組130利用一平移參數將色彩輸入訊號R _in 轉換為r _in (步驟S630)。其中平移參數表示為D ，轉換後的色彩輸入訊號表示為r _in ，而r _in 與R _in 的關係為r _in ＝(R _in －D )/D ，D 為一正數。在本實施例中，色彩輸入訊號R _in 例如作為調整函數的定義域，而上述將色彩輸入訊號R _in 轉換為r _in 的步驟則例如是將調整函數進行座標轉換與平移，因此，若調整函數表示為Y ＝tanh[(S ₂ ×Sat ＋1)．R _in ]，其函數圖形如圖9所示。

接著，飽和度調整模組130計算轉換後的色彩輸入訊號r _in 對應的函數值(步驟S640)，並利用r _in 對應的函數值作為色彩輸出訊號。其中色彩輸出訊號表示為h _r ，其值例如為h _r ＝S _r ×tanh[(S ₂ ×Sat ＋1)．r _in ]。其中，S _r 例如為一縮放參數，用以線性放大或縮小r _in 對應的函數值，使色彩輸出訊號h _r 之值能夠介於系統設計的範圍。

接下來，飽和度調整模組130利用一比例參數，將色彩輸出訊號h _r 調整為r _out (步驟S650)。其中比例參數為透過上述之調整介面所得之參數，表示為Str ，而比例參數之值介於0~1之間。調整後的色彩輸出訊號h _r 表示為r _out ， 其值為r _out ＝(1－Str )×r _in ＋Str ×h _r 。上述比例參數Str 例如類似於上述明亮度調整模組120的比例參數Strength ，其目的是進一步微調飽和度的參數，使得飽和度調整模組130所調整的亮度不僅受飽和度參數Sat 所影響。

最後，飽和度調整模組130將調整後的色彩輸出訊號r _out 轉換為R _out (步驟S660)。其中R _out 表示轉換後的色彩輸出訊號，而r _out 與R _out 的關係為R _out ＝r _out ×D ＋D ，D 為上述步驟S630中所使用的平移參數。由於在上述步驟S630中，飽和度調整模組130已進行座標的轉換與平移，因而在運算出色彩輸出訊號r _out 之後，飽和度調整模組130還須在步驟S660中，利用原先的平移參數D 對進行座標還原，來得到實際的色彩輸出訊號R _out 之值。

另外，雖然上述以R座標方向中的任意一個灰階為例，但由於本實施例中的每個座標方向中的多個灰階({R _{out _0} ,R _{out _1} ,...,R _{out _255} }、{G _{out _0} ,G _{out _1} ,...,G _{out _255} }與{B _{out _0} ,B _{out _1} ,...,B _{out _255} })的飽和度調整類似，因此，RGB三個座標方向中的每個灰階皆可以找出一個對應的色彩輸出訊號R _out 。值得一提的是，由於每個座標方向所輸入的灰階之值的範圍不同，或者所欲調整的飽和度不同，因此上述縮放參數S _r 、平移參數D 或預設參數S ₂ 可依據不同的座標方向而改變。

由上述飽和度調整模組130的操作可知，本實施例係利用特殊函數中定義域與值域的對應關係，找出輸入與輸出的關係。換句話說，在調整色彩飽和度時，本實施例只 需要調整特殊函數，就可以直接調整色彩輸出訊號的飽和度，而不再需要使用查表的方式，找出輸入與輸出的關係。另外，上述的特殊函數皆是以雙曲正切函數為例，但本領域具通常知識者應當知道特殊函數也可以是雙曲餘弦(Hyperbolic cosine)函數、雙曲正弦(Hyperbolic sine)函數或其他種類之函數。

請回頭參考圖1，色彩測試樣本經由色彩分佈調整模組110、明亮度調整模組120與飽和度調整模組130三個模組調整之後，其色彩色溫、明亮度與飽和度皆已依照使用者所設定之參數進行調整。最後，處理模組140將由調整後的色彩測試樣本(也就是上述飽和度調整模組所輸出之每個灰階對應的色彩輸出訊號R _out )，運算得到伽馬斜坡(Gamma Ramps)。在處理模組140得到伽馬斜坡之後，伽馬斜坡可以儲存於電腦系統的顯示卡或顯示晶片內，讓顯示卡可以利用所得之伽馬斜坡調整輸出給顯示器的訊號。換句話說，電腦系統不用在執行色彩增艷的軟體，就能夠使顯示器能夠顯示出之畫面有較好的色彩鮮豔度。

上述實施例中的色彩分佈調整模組110中的目標顯示器之模型單元222將色彩測試樣本由R－G－B色彩空間轉換至X－Y－Z色彩空間。以目前影像處理的技術而言，上述的目標顯示器之模型單元222包括有多個線性查找表(one Dimension Look－Up Table，簡稱1D－LUT)1010~1030以及一矩陣運算單元1050，如圖10所示。上述的色彩測試樣本分為R座標方向之資料 TP _R ，G座標方向之資料 TP _G ， 以及B座標方向之資料 TP _B 。而矩陣運算單元1050包含一目標顯示器之模型，例如上述之矩陣。色彩測試樣本的三個座標方向之資料 TP _R 、 TP _G 以及 TP _B 分別由線性查找表1010~1030找出對應的資料，再將線性查找表1010~1030輸出之資料經由矩陣運算單元1050乘以矩陣，以轉換至X－Y－Z色彩空間。

同樣地，上述的目前顯示器之模型單元226包括有一矩陣反運算單元1110以及多個線性反查找表(one Dimension Inversion Look－Up Table，簡稱1D－ILUT)1120~1140以及如圖11所示。而上述的色彩測試樣本分為X座標方向之資料 X _D－ref ，G座標方向之資料 Y _D－ref ，以及B座標方向之資料 Z _D－ref 。而矩陣反運算單元1110包含一目前顯示器之模型，例如上述之矩陣。色彩測試樣本的三個座標方向之資料 X _D－ref 、 Y _D－ref 以及 Z _D－ref 透過矩陣反運算單元1110與矩陣的反矩陣相乘後，轉換至R－G－B色彩空間，再分別由線性反查找表1120~1140找出對應的資料。

由上述實施例可知，同時應用上述圖1~2與圖10~11，色彩調整系統可以繪示如圖12所示。請參考圖12，色彩調整系統1200包括接收模組210、目標顯示器之模型單元222、轉換單元224、目前顯示器之模型單元226明亮度調整模組120、映像模組1210、飽和度調整模組130與處理模組140。其中色彩調整系統1200內的各元件類似於上述圖1~2與圖10~11，不同之處在於色彩調整系統1200 更包括一映像模組1210，用以讓明亮度調整模組120之輸出利用均勻分佈於一預設的範圍內。

在上述實施例中，處理模組140雖然是利用經由前面各單元調整後的色彩測試樣本，運算得到伽馬斜坡。但是，本領域具通常知識者應當可以推知，本發明的精神在於如何調整顯示器之色彩特性，並非只能應用於運算得到伽馬斜坡。

綜上所述，本實施例至少具有以下優點：1.本實施例在調整色彩特定的過程中，考慮了本身目前顯示器的特性，因而使得顯示器在不同的色溫參數之下，還能夠保有最大的色域範圍，進而使得在調整色彩特性之後，完整地呈現色彩增艷的效果。

2.由於本實施例經過色彩調整所得之伽馬斜坡，能夠應用於目前的顯示卡與顯示晶片內，使得電腦系統不須在花費額外的硬體設備與成本，就可以增加顯示器的色彩鮮豔度。另外，也可以讓顯示卡直接利用所得之伽馬斜坡調整輸出給顯示器的訊號，因而本實施例也不會增加電腦系統中中央處理器的運算量。

3.本實施例係利用特殊函數中定義域與值域的對應關係，找出輸入與輸出的關係。換句話說，本實施例在調整的過程中，只需要調整特殊函數的曲率，就可以直接調整色彩輸出訊號的飽和度，而不再需要使用查表的方式，找出輸入與輸出的關係。

雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100‧‧‧色彩調整系統

110‧‧‧色彩分佈調整模組

120‧‧‧明亮度調整模組

130‧‧‧飽和度調整模組

140‧‧‧處理模組

210‧‧‧接收模組

220‧‧‧與轉換模組

222‧‧‧目標顯示器之模型單元

224‧‧‧轉換單元

226‧‧‧目前顯示器之模型單元

S310~S340‧‧‧本發明實施例中色彩分佈調整法的各步驟

S410~S440‧‧‧本發明實施例中步驟S330中的各子步驟

S510~S570‧‧‧本發明實施例中明亮度調整法的各步驟

S610~S660‧‧‧本發明實施例中飽和度調整法的各步驟

1010~1030‧‧‧線性查找表

1050‧‧‧矩陣運算單元

1110‧‧‧矩陣反運算單元

1120~1140‧‧‧線性反查找表

1200‧‧‧色彩調整系統

1210‧‧‧映像模組

圖1繪示為本發明實施例中的色彩調整系統方塊圖。

圖2繪示為色彩調整系統100中之色彩分佈調整模組110的方塊圖。

圖3繪示為本發明實施例中色彩分佈調整法的步驟流程圖。

圖4繪示為步驟S330中之各子步驟流程圖。

圖5繪示為本發明實施例中明亮度調整法的步驟流程圖。

圖6繪示為本發明實施例中飽和度調整法的步驟流程圖。

圖7繪示為特殊函數圖形。

圖8繪示為調整函數圖形。

圖9繪示為平移後之調整函數圖形。

圖10繪示為目標顯示器之模型單元222的系統方塊圖。

圖11繪示為目前顯示器之模型單元226的系統方塊圖。

圖12繪示為本發明另一實施例中的色彩調整系統方塊圖。

S510~S570‧‧‧本發明實施例中明亮度調整法的各步驟

Claims (9)

1. 一種明亮度調整法，包括：提供一伽馬參數；接收一灰階輸入訊號；以該伽馬參數對該灰階輸入訊號進行一次方運算，並得到一第一亮度調整倍率；以及利用該第一亮度調整倍率，調整該灰階輸入訊號，以得到一灰階輸出訊號。
2. 如申請專利範圍第1項所述之明亮度調整法，其中該灰階輸入訊號屬於一色彩空間，該色彩空間具有多個座標方向，該灰階輸入訊號在該色彩空間的每一該些座標方向中分為多個灰階，上述明亮度調整法更包括：找出在該些座標方向中每一該些灰階對應的最大值，以組成一最大灰階向量。
3. 如申請專利範圍第2項所述之明亮度調整法，其中該些灰階的個數表示L ，該最大灰階向量表示為，該伽馬參數表示為Gamma ，其中以該伽馬參數對該灰階輸入訊號進行該次方運算，並得到該第一亮度調整倍率的步驟包括：計算該最大灰階向量 V _max 中每一元素的該伽馬參數Gamma 次方，得到一指數灰階向量，表示為，其值為；以及 將該指數灰階向量中的元素分別除以該最大灰階向量 V _max 中對應的元素，以得到該第一亮度調整倍率，表示為 M ，。
4. 如申請專利範圍第3項所述之明亮度調整法，其中利用該第一亮度調整倍率調整該灰階輸入訊號的步驟之前，更包括：提供一比例參數，表示為Strength ；以及利用該比例參數Strength ，將該第一亮度調整倍率 M 調整為一第二亮度調整倍率，其中該第二亮度調整倍率表示為 α ，其值為 α ＝(1－Strength )＋ M ×Strength 。
5. 如申請專利範圍第4項所述之明亮度調整法，更包括：透過一調整介面，得到該比例參數Strength ，其中該比例參數Strength 之值介於0~1之間。
6. 如申請專利範圍第4項所述之明亮度調整法，其中該色彩空間的該些座標方向至少包括一R 座標方向，該灰階輸入訊號在R 座標方向的該些灰階之值的集合表示為{R _{in _0} ,R _{in _1} ,...,R _{in _L －1} }，而該第二亮度調整倍率 α 中的元素表示為 α ＝[α ₀ α ₁ ...α _{L －1} ]，上述利用該第一亮度調整倍率，調整該灰階輸入訊號，以得到一灰階輸出訊號的步驟包括：將該第二亮度調整倍率 α 中的元素分別乘以該灰階輸入訊號在R 座標方向對應的該些灰階之值，以得到該灰階輸出訊號在R 座標方向對應的該些灰階之值， 其中該灰階輸出訊號在R 座標方向對應的該些灰階之值的集合表示之值{R _{out _0} ,R _{out _1} ,...,R _{out _L －1} }，其值分別為R _{out _0} ＝α ₀ ×R _{in _0} 、R _{out _1} ＝α ₁ ×R _{in _1} 、…、R _{out _L －1} ＝α _{L －1} ×R _{in _L －1} 。
7. 如申請專利範圍第2項所述之明亮度調整法，該些灰階的個數表示L ，該最大灰階向量表示為，上述組成該最大灰階向量的步驟包括：找出該最大灰階向量中的元素內的一最大值，以該最大值作為一標準化參數S ；將該最大灰階向量中的元素除以該標準化參數S ，使該最大灰階向量標準化為。
8. 如申請專利範圍第1項所述之明亮度調整法，更包括：透過一調整介面，得到該伽馬參數。
9. 一種明亮度調整模組，接收一灰階輸入訊號，用以透過一伽馬參數，調整該灰階輸入訊號的明亮度，其特徵在於：以該伽馬參數對該灰階輸入訊號進行一次方運算，以得到一第一亮度調整倍率，並利用該第一亮度調整倍率，調整該灰階輸入訊號，以得到一灰階輸出訊號。